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Das Thema "Zensur durch Tod" in randomisierten Experimenten tritt in vielen Bereichen auf, wie Medizin, Wirtschaft und Bildung. Traditionelle Ansätze, die sich mit diesem Problem befassen, ignorieren die Tatsache, dass das Ergebnis nach der Zensur weder "zensiert" noch "fehlend" ist, sondern als auf einem erweiterten Stichprobenraum definiert betrachtet werden sollte. Anhand eines bildungsbezogenen Beispiels werden wir hier eine Formulierung zur Lösung dieses Problems vorstellen, bei dem wir das Ergebnis "durch Tod zensiert" nennen, da es keinen versteckten Wert der Ergebnisvariable gibt, der durch das zensierende Ereignis maskiert wird. Zunächst formulieren wir den Ansatz der Hauptstratifizierung (Frangakis & Rubin, 2002) und leiten dann große Stichprobenbeschränkungen für kausale Effekte innerhalb der Hauptstrata ab, mit oder ohne verschiedene Identifikationsannahmen. Erweiterungen werden dann kurz diskutiert.
Zhang et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.